Claude Code、OpenAI Codex 与 DeepSeek Harness 架构对比

在 AI 编程领域，Claude Code、OpenAI Codex 与 DeepSeek Harness 正形成三足鼎立的格局。外界往往将焦点放在模型能力的比拼上——谁家模型推理更稳定、代码生成更准确、任务完成率更高。然而，当我们深入审视这三者的底层架构设计，会发现一个更具洞察力的结论：真正决定 Coding Agent 能力上限的因素，已经不只是底层的模型本身，而是包裹在模型外面的 Harness（框架/基础设施）。模型负责理解问题、推理和生成动作，而 Harness 则掌控着上下文构造、工具调度、权限管理、会话持久化以及复杂任务拆分等关键环节。

Claude Code：产品化的开发者工作台

从裸模型到真正的 Coding Agent，本质差异在于执行模式的转变。裸模型的执行过程通常只是简单的输入-推理-输出，而真正的 Coding Agent 需要持续完成 Context Construction → Model Inference → Tool Call → Tool Execution → Tool Result → Context Update → Model Again 的循环，同时还要处理 Session、Memory、Permission、Sandbox、Skills、MCP、Subagent、Context Compression、Background Job 和 Observability 等大量工程问题。这解释了为什么即使使用相同的模型，不同 Coding Agent 的实际体验和任务完成率仍可能存在显著差异。

OpenAI Codex：可复用的 Agent Runtime

Claude Code 最初给人的印象像一个运行在 Terminal 中的编程助手，但它早已超越了这一简单定位。在同一套 Claude Code Engine 周围，逐渐建立了 CLAUDE.md、Memory、Skills、MCP、Hooks、Permission、Sandbox、Subagents、Background Agents 和 Agent SDK 等丰富能力，并延伸到 Terminal、IDE、Desktop 和 Web 等多种使用环境。 从架构角度看，Claude Code 的核心思路是在一个稳定成熟的 Agent Engine 周围提供扩展层，开发者通常不需要关注 Agent Loop 本身是如何实现的，而是通过项目指令、Skill、Tool、Hook、Subagent 和 SDK 去影响 Loop 的行为。这种设计形成了独特的分层执行模型：需要智能判断的事情交给 LLM，需要固定执行的事情交给 Hook，需要操作系统级安全边界的事情交给 Sandbox。不同可靠性要求的任务被放到不同层，而不是全部依赖 Prompt。 Claude Code 另一重要设计

DeepSeek Harness：可组合的 Framework

相比 Claude Code 强烈的开发者产品属性，OpenAI Codex 的架构更接近一个逐渐独立出来的 Agent Runtime。Codex 开源仓库主体使用 Rust 实现，核心能力并不只服务于一个 Terminal UI，而是形成了 Codex Core、Thread、App Server、Tool Runtime、Sandbox 和 Approval Policy 等清晰边界。 Codex Core 负责的并不只是模型 API 调用，而是完整的 Agent Logic，包括上下文构造、Model Inference、Tool Execution、Thread Persistence 和多轮 Agent Loop。这使得 Codex Model 和 Codex Agent 成为两个完全不同的概念：Model 提供推理能力，而 Agent 则是 Model 加上 Core、Tool Runtime、Context、Sandbox、Policy 和 Session 形成的完整系统。 Codex 架构中另一个值得关注的设计是 App Server。它提供一个独立的协议

三条技术路线的本质差异

DeepSeek Harness 是三者中架构思路最激进的一个。它并不只是希望实现一个“DeepSeek 版本的 Claude Code”，而是直接把 Agent Harness 本身作为主要研究对象。官方给出的核心思想是“Everything is a plugin”——Model、Tool、Skill、Session、Sandbox、Storage、Agent Loop、Scheduling 和 UI 等能力尽可能都通过插件参与 Runtime，而不是全部写死在一个不可替换的 Agent Core 中。 DeepSeek Harness 底层使用的 Cordis 并不只是一个普通的 Plugin Manager，而更接近一套用于 Runtime Composition 的基础框架。插件可以向共享 Context 中贡献 Service、Typed Event 和 Reversible Effect，Model Adapter、Tool Registry、Session Log，甚至 Agent Loop 本身都可以通过插件参与组合。这将很多通常隐藏在 Coding Agent

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